必须在导入被测模块前用sys.modules预置Mock对象，否则ImportError会直接中断测试；pytest可选importorskip跳过依赖，但需行为模拟时仍须sys.modules方案。
mock未安装模块时ImportError会直接中断测试
Python单元测试中直接import一个不存在的第三方模块（比如torch或tensorflow），测试运行器会在导入阶段抛出ImportError，根本不会进入setUp或test_*方法——这意味着你连mock的机会都没有。
关键不是“怎么mock”，而是“怎么让导入不失败”。常见错误是试图在setUp里用patch去mock模块，但此时模块早已导入失败。
- 必须在模块被真实导入前，用
sys.modules提前注入一个占位对象 - 不能依赖
unittest.mock.patch装饰器作用于测试函数——它太晚了 - 如果被测代码在
__init__.py或模块顶层就import，那mock必须在import被测模块之前完成
用sys.modules提前注册mock模块
最可靠的方式是手动向sys.modules写入一个空的Mock模块，在真正import发生前“骗过”Python导入系统。
示例：假设你的代码里有from torch import nn，但CI环境没装torch：
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import sys from unittest.mock import Mock <h1>在 import your_module 之前执行</h1><p>if 'torch' not in sys.modules: sys.modules['torch'] = Mock() sys.modules['torch.nn'] = Mock() sys.modules['torch.nn.Module'] = Mock</p><p>import your_module # 现在能成功导入了
注意：sys.modules写入必须在任何可能触发import torch的语句之前；如果被测模块是包，还要补全所有子模块路径（如torch.optim、torch.cuda等）。
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用pytest-importorskip跳过依赖检查（仅限pytest）
如果你用的是pytest，且只是想“跳过”某些测试而非模拟行为，pytest.importorskip更轻量、语义更清晰：
import pytest
<p>torch = pytest.importorskip("torch", reason="torch not available")</p><p>def test_torch_specific_feature():
assert hasattr(torch, "Tensor")
但它不适用于需要“假装模块存在并返回可控行为”的场景（比如测试条件分支逻辑）。此时仍需sys.modules方案。
-
importorskip会跳过整个测试函数，不执行任何断言 - 它不会修改
sys.modules，也不会影响其他测试对同一模块的导入尝试 - 适合做“功能可用性标记”，不适合做行为mock
mock后要注意模块属性访问的默认行为
用Mock()塞进sys.modules后，所有属性访问（如torch.nn.Linear）默认返回新的Mock对象，这可能导致意外通过或掩盖bug。
例如：isinstance(model, torch.nn.Module) 默认返回False（因为Mock不是真正的类），但你可能期望它是True。这时要显式配置：
from unittest.mock import Mock <p>torch_mock = Mock() torch_mock.nn.Module = Mock # 让 isinstance(x, torch.nn.Module) 成立 torch_mock.nn.Linear.return_value = Mock() sys.modules['torch'] = torch_mock
- 不要依赖Mock的自动链式返回，尤其涉及
isinstance、issubclass、hasattr时 - 若被测代码调用
torch.__version__，需手动设torch_mock.__version__ = "2.0.0" - mock越粗粒度（如只mock
torch），后续越容易因隐式属性访问出问题
真正麻烦的不是mock本身，而是被测模块的导入时机和深度——有些库会在__getattr__或延迟导入里动态查模块，这种就得结合importlib.util.find_spec或自定义MetaPathFinder，但95%的场景，sys.modules预置+属性微调已足够。
